杂波条件下利用一维卷积神经网络的认知雷达波形设计

作者：赵俊龙; 李伟^*; 甘奕夫; 邹鲲

来源：西安交通大学学报, 2021, 55(04): 69-76.

• 波形设计
• 互信息准则
• 信干噪比准则
• 一维卷积神经网络

针对单准则设计的波形难以满足雷达多状态和多任务的问题,提出了一种杂波条件下利用一维卷积神经网络的认知雷达波形设计(CRWD-1D-CNN)方法。首先,设定环境变量,并根据互信息准则和信干噪比准则来构建训练集和测试集;其次,根据数据集的一维数据形式和采样点数,设计一个包含3个卷积层、2个全连接层的1D-CNN模型;最后,使用训练集对1D-CNN模型进行训练,利用1D-CNN对一维数据之间非线性关系的学习能力来学习互信息准则和信干噪比准则,然后,使用训练后的1D-CNN生成波形。为衡量雷达综合性能,提出了一种目标最终识别率指标。实验结果表明,采用CRWD-1D-CNN方法设计的波形作为雷达发射信号时,与使用互信息准则生成的波形相比,雷达综合性能平均提升0.64%,与使用信干噪比准则生成的波形相比平均提升2.13%,证明了CRWD-1D-CNN方法可联合互信息准则和信干噪比准则,提高雷达综合性能。

• 单位
  空军工程大学信息与导航学院